แบบจำลองการทำนายผลการรักษาผู้ป่วยมะเร็งปากมดลูกด้วยโครงข่ายประสาทเทียม (Model for Cervical Cancer Result Prediction using Artificial Neural Network)

Abstract

งานวิจัยนี้นำเสนอแบบจำลองเพื่อทำนายผลการรักษาผู้ป่วยมะเร็งปากมดลูกที่เข้ารับการรักษาด้วยวิธีการฉายรังสี โดยการประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่ย้อนกลับ ในการศึกษาผู้วิจัยได้รวบรวมปัจจัยต่างๆ ที่มีความสัมพันธ์ต่อผลการรักษาจากงานวิจัยทางการแพทย์ที่เกี่ยวข้อง และได้ทำการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของปัจจัยด้วยวิธีแบบลำดับขั้น ผลการศึกษาพบว่าปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ต่อผลการรักษาประกอบด้วย ระยะของโรค อายุ ขนาดของก้อนเนื้อ ประเภทของเซลล์มะเร็ง และน้ำหนักตัว จากการศึกษางานวิจัยที่เกี่ยวข้องพบว่าระดับฮีโมโกลบินมีผลตอบสนองต่อการรักษา ดังนั้นจึงได้เพิ่มระดับฮีโมโกลบินรวมกับปัจจัยที่ได้จากการวิเคราะห์รวมเป็น 6 ปัจจัย ในการสร้างแบบจำลองด้วยตัวแบบโครงข่ายประสาทเทียม ผลการศึกษาพบว่าตัวแบบจำลองที่นำเสนอถึงแม้จะมีประสิทธิภาพสูง แต่ค่าความจำเพาะมีค่าเป็น 0% ซึ่งจากการวิเคราะห์พบว่าปัญหาเกิดจากความไม่สมดุลของข้อมูลซึ่งมีข้อมูลกลุ่มหนึ่งมากกว่าอีกกลุ่มเป็นจำนวนมาก ดังนั้นผู้วิจัยจึงได้ทำการแก้ปัญหาปรับความไม่สมดุลของข้อมูลด้วยวิธี Cost-Sensitive Learning: CSL และวิธี Synthetic Minority Over-sampling Technique: SMOTE และทำการสร้างแบบจำลองข้อมูลโครงข่ายประสาทเทียมและแบบจำลองด้วยการถดถอยแบบลอจิสติก เมื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการทำนาย พบว่าโครงข่ายประสาทเทียมที่มีการแก้ปัญหาความไม่สมดุลของข้อมูลด้วยวิธีการสุ่มเพิ่มชุดข้อมูลตัวอย่าง มีประสิทธิภาพการทำนายที่ ด้วยค่าความถูกต้อง 81.71% ค่าความไว 94.47% และค่าความจำเพาะ 55.47% สูงกว่าวิธีการถดถอยแบบลอจิสติกที่มีการแก้ปัญหาความไม่สมดุลของข้อมูลด้วยวิธี CSL ซึ่งมีค่าความถูกต้อง 81.00% ค่าความไว 84.52% และค่าความจำเพาะ 30.66%